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导学思政|计算机视觉与网络智能团队开展学术报告活动
时间:2021-07-12 21:31:46来源:计算机科学与技术学院点击:

前言:为了深入贯彻全国研究生教育会议精神,提升研究生思政工作质量,落实导师立德树人职责,西安电子科技大学自2020年起,在建设“三好三有”标杆导学团队的基础上,创新开展研究生导学思政育人机制改革,明确导学团队思政工作要求,为创新试点团队配备兼职辅导员和思政助理,打造面向导学团队的研究生思政教育新模式。为了充分展示研究生导学思政育人成效,党委研究生工作部与党委宣传部联合推出“导学思政”系列报道,推送各导学团队育人举措,交流导学思政工作经验,不断提升我校导学团队育人水平。

西电新闻网讯(通讯员 卢子祥)7月3日下午计算机科学与技术学院计算机视觉与网络智能团队在北校区主楼二区319会议室召开专题报告会。团队负责人苗启广教授邀请CCF YOCSEF主席(2012-2013)、北京大学袁晓如教授,CCF YOCSEF主席(2013-2014)、浙江大学卜佳俊教授,CCF YOCSEF主席(2016-2017)、CCF容错专委主任、中科院计算机所韩银和研究员,西北大学许鹏飞副教授,西安理工大学石程副教授等多位专家为团队作报告。

袁晓如教授做了题为《从树到地图——探索层级数据的可视化设计空间》的报告,探讨了近期的几个和层级数据可视化有关的工作。介绍了几种新颖的层次结构数据的可视化方法,探讨了适用于层级数据结构的可视化领域语言,以及在此基础上的支持可视化设计空间交互探索。

卜佳俊教授做了题为《医疗人工智能》的报告,重点介绍了人工智能在医疗行业的几个典型应用领域,最后以实验室相关研究成果为例说明了人工智能在医疗中的进展情况。

许鹏飞副教授做了题为《人工智能技术在动物身份识别及溯源方面的应用探索》的报告,简单介绍了其团队目前的主要工作及成果,探讨了如何针对动物身份识别在不同应用场景下的实际需求,设计出恰当的算法模型和工具软件用以解决实际问题,为动物学相关研究提供创新性的技术方法。

石程副教授做了题为《面向小样本的高分辨率遥感图像分类模型与网络研究》的报告,针对高分辨率遥感图像中的高空间分辨率和高光谱分辨率导致“同物异谱”现象突出,在样本数量较少的情况下,网络的鲁棒性和泛化能力难以得到保证等问题,展开讨论了如何利用少量的标记样本所提供的先验知识,寻找/生成更多的有效样本,以提高小样本条件下网络的分类性能。

报告结束后,受邀专家与在场师生就计算机和人工智能相关问题进行了深入的交流。本场学术报告不仅让团队研究生了解学习各位专家最新的科研成果,更教会了大家如何搞科研、搞什么样的科研,为团队学生进行科研探索提供了一个重要参考。

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导学思政|计算机视觉与网络智能团队开展学术报告活动
发布时间:2021-07-12 21:31:46来源:计算机科学与技术学院点击: 我要评论: 0
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前言:为了深入贯彻全国研究生教育会议精神,提升研究生思政工作质量,落实导师立德树人职责,西安电子科技大学自2020年起,在建设“三好三有”标杆导学团队的基础上,创新开展研究生导学思政育人机制改革,明确导学团队思政工作要求,为创新试点团队配备兼职辅导员和思政助理,打造面向导学团队的研究生思政教育新模式。为了充分展示研究生导学思政育人成效,党委研究生工作部与党委宣传部联合推出“导学思政”系列报道,推送各导学团队育人举措,交流导学思政工作经验,不断提升我校导学团队育人水平。

西电新闻网讯(通讯员 卢子祥)7月3日下午计算机科学与技术学院计算机视觉与网络智能团队在北校区主楼二区319会议室召开专题报告会。团队负责人苗启广教授邀请CCF YOCSEF主席(2012-2013)、北京大学袁晓如教授,CCF YOCSEF主席(2013-2014)、浙江大学卜佳俊教授,CCF YOCSEF主席(2016-2017)、CCF容错专委主任、中科院计算机所韩银和研究员,西北大学许鹏飞副教授,西安理工大学石程副教授等多位专家为团队作报告。

袁晓如教授做了题为《从树到地图——探索层级数据的可视化设计空间》的报告,探讨了近期的几个和层级数据可视化有关的工作。介绍了几种新颖的层次结构数据的可视化方法,探讨了适用于层级数据结构的可视化领域语言,以及在此基础上的支持可视化设计空间交互探索。

卜佳俊教授做了题为《医疗人工智能》的报告,重点介绍了人工智能在医疗行业的几个典型应用领域,最后以实验室相关研究成果为例说明了人工智能在医疗中的进展情况。

许鹏飞副教授做了题为《人工智能技术在动物身份识别及溯源方面的应用探索》的报告,简单介绍了其团队目前的主要工作及成果,探讨了如何针对动物身份识别在不同应用场景下的实际需求,设计出恰当的算法模型和工具软件用以解决实际问题,为动物学相关研究提供创新性的技术方法。

石程副教授做了题为《面向小样本的高分辨率遥感图像分类模型与网络研究》的报告,针对高分辨率遥感图像中的高空间分辨率和高光谱分辨率导致“同物异谱”现象突出,在样本数量较少的情况下,网络的鲁棒性和泛化能力难以得到保证等问题,展开讨论了如何利用少量的标记样本所提供的先验知识,寻找/生成更多的有效样本,以提高小样本条件下网络的分类性能。

报告结束后,受邀专家与在场师生就计算机和人工智能相关问题进行了深入的交流。本场学术报告不仅让团队研究生了解学习各位专家最新的科研成果,更教会了大家如何搞科研、搞什么样的科研,为团队学生进行科研探索提供了一个重要参考。

责任编辑:韩旭东
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